机器学习度量指标 分类评估指标 TN TP FN FP TP：预测为正向（P），实际上预测正确（ ...

1 模型评价指标 模型评估包括评估方法（evaluation）和评价指标（metrics）。评估方法包括留出法，交叉验证，包外估计等。本文只介绍评价指标。 评价指标的两个作用：一是了解模型的泛化能力，可以通过同一个指标来对比不同模型，从而知道哪个模型相对好，那个模型相对差；二是可以通过这个指标 ...

K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点： 1.简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 2.可用于数值型数据和离散型数据； 3.训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假定； 4.对异常值不敏感 缺点： 1.计算复杂性高；空间复杂性高 ...

快。 4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。 二、决策树缺点 1、对缺失数据 ...

1. 前言 在机器学习中，种类最多的一类算法要属很类算法，本文对机器学习中的各种分类算法的优缺点做一个总结。 2. 贝叶斯分类法 2.1 优点 所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。 有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 2.2 缺点 假设属性之间相互独立 ...

作者：无影随想 时间：2016年3月。 出处：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/03/ml-metric.html声明：版权所有，转载请注明出处 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总 ...

机器学习中的评价指标--01 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化 ...

一、常用分类算法的优缺点 二、正确率能很好的评估分类算法吗 不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗？ 答案是否定的。 正确率确实 ...